5 grunde til, at AI er bedre til lønadministration end dig

De fleste virksomheders største udgift er løn. 

Først har du brug for mennesker til at få tingene til at ske. Derefter har du brug for lønspecialister til at betale de første mennesker. Så har du brug for andre medarbejdere inden for menneskelige ressourcer og ledelse til at evaluere disse mennesker. Det er mange lag, og desværre føles effektiviteten af dine arbejdsomkostninger, som om den kan svinge fra dag til dag.

Naturligvis vil du gerne sikre dig, at du kun betaler så meget, som du har brug for; uden at gøre din organisation unødigt stor eller holde fast i medarbejdere, der præsterer under forventning. 

Medmindre man er mig, åbenbart.

Min erfaring med at forudsige lønudgifter

Jeg har brugt utallige timer på at indsamle historiske oplysninger fra min egen virksomhed for at forudsige fremtidige arbejdsomkostninger ved hjælp af Excel. Når alt kommer til alt, er kontanter, der står stille, ofte spildte kontanter, men jeg var nødt til at sikre mig, at jeg havde nok likviditet til rådighed til lønopgaver. 

Brugte timer … og tog fejl. 

Jeg endte med at ansætte for mange medarbejdere uden nok at lave. Jeg måtte efterfølgende tilpasse virksomhedens størrelse, hvilket skadede forholdet til nogle få fantastiske medarbejdere undervejs.

Fantastisk driftsleder, ikke?

Desværre er min historie alt for almindelig for dem, der har ansvaret for løn, uanset om de kommer fra en økonomisk baggrund eller ej. Når alt kommer til alt, er tilgangen til prognoser for arbejdsomkostninger ret rudimentær, hvilket fører til menneskelige fejl og en stor forskel mellem forventede og faktiske lønudgifter.

Sådan kan AI effektivisere lønprognoser

I dag kan den forskel, jeg nævnte, nemt minimeres med AI-baseret prædiktiv analyse.

I stedet for selv at gennemgå datasæt eller, gys, træffe beslutninger baseret på en lineær procentuel vækstmodel kan kunstig intelligens fortælle dig, hvad du bør forvente af fremtidige lønudgifter. Denne optimering er især fordelagtig i en periode med hypervækst.

Den bedste del? Automatisering og maskinlæring kommer ikke til at tage dit job (eller dine værdsatte medarbejderes job); det kommer til at forbedre hver persons evne til at træffe præcise og velinformerede beslutninger.

R2D2 havde trods alt ikke ansvaret for at flyve rumskibet … men han hjalp helt sikkert med at få det til at fungere problemfrit.

Der er nogle få områder inden for løn, hvor AI specifikt kan sætte ind først. Disse omfatter:

Præcis klassificering af medarbejdere

Har du nogensinde haft en utilfreds medarbejder, der udspurgte dig om vedkommendes skattefradrag? Eller endnu værre: Har du nogensinde udbetalt penge til en medarbejder, som du senere måtte kræve tilbage på grund af valideringsfejl?

Med AI-teknologi kan du klassificere medarbejdernes lønfradrag hurtigere og mere præcist. Desuden kan robotbaseret procesautomatisering og chatbots besvare lønrelaterede spørgsmål, så du slipper for disse (ofte) tidskrævende opgaver. 

Overholdelse af regler

Alle inden for økonomi kender dette hensyn alt for godt – begå en fejl i folks lønsedler, og du risikerer at blive sagsøgt eller, endnu værre, få besøg af IRS.

AI kan nemt trænes i lønregler for en specifik:

• Virksomhedstype
• Branche
• Geografisk region

Og i virkeligheden alle andre globale lønregler for at sikre, at du altid håndterer dine lønprocesser korrekt og i overensstemmelse med reglerne.

Løbende datahåndtering

Hvis verden var perfekt, ville du kunne ansætte et fuldtidsteam af analytikere til at gennemgå interne løndata – herunder arbejdsomkostninger – og identificere områder, der kan optimeres. Men her er en nyhed: Takket være integrationer fra løntjenester er AI dit analytikerteam.

Introduktion og fratrædelse

Forestil dig dette: Du uploader nogle formularer, klikker på en knap, og en ny medarbejder bliver (korrekt) oprettet i dit lønsystem via robotbaseret procesautomatisering. Det lyder som en drøm, ikke?

Heldigvis er dette lige om hjørnet.

Medarbejderoplevelsen

Jo færre fejl du begår – såsom dårlig dataindtastning eller at ansætte for mange mennesker og efterfølgende skulle tilpasse medarbejderstaben – desto mere kommer dine medarbejdere til at have tillid til dig. 

Det kommer til at have en kaskadeeffekt: bedre medarbejderoplevelse; forbedrede mund-til-mund-anbefalinger fra medarbejderne; bedre talenter, der kommer ind i dit økosystem.

Prædiktiv analyse i lønsystemer

Prædiktiv analyse inden for løn anvender maskinlæringsmodeller til at lave prognoser baseret på historiske data og realtidsdata. Disse modeller er ikke simple ligninger, men dynamisk tilpasningsdygtige systemer, der lærer af hvert datapunkt, de behandler. Sådan foregår det:

1. Dataindsamling

Den indledende fase handler udelukkende om at indsamle data. Dette omfatter oplysninger om lønninger, overarbejde, bonusser, skatter og andre fradrag. Grundlæggende enhver variabel, der kan påvirke din lønadministration. Men prædiktiv analyse går et skridt videre. Den ser også på mindre åbenlyse faktorer såsom medarbejdernes præstationsmålinger, virksomhedsdækkende KPI'er og endda sæsonmæssige mønstre, der kan påvirke lønomkostningerne.

2. Dataanalyse

Når dataene er indsamlet, analyserer algoritmer dem for at genkende mønstre og sammenhænge. Modellen kan for eksempel identificere en tendens, hvor lønomkostningerne stiger i 4. kvartal på grund af julebonusser eller overarbejde.

3. Træning af modellen

Maskinlæringsmodellen "trænes" ved hjælp af disse historiske data. I denne fase lærer modellen, hvordan forskellige faktorer traditionelt har påvirket lønadministrationen. Den bruger denne træning til at udarbejde prognoser.

4. Validering

Før man kan have tillid til modellen, skal den valideres ved hjælp af et separat datasæt. Dette trin sikrer, at modellens forudsigelser er nøjagtige og ikke skyldes overtilpasning til træningsdataene.

5. Opdateringer i realtid

Det, der adskiller prædiktiv analyse, er dens evne til at opdatere sine prognoser i realtid. Efterhånden som nye data bliver tilgængelige, tilpasser modellen sig, så den kan levere stadig mere nøjagtige forudsigelser under de opdaterede forhold.

6. Udarbejdelse af prognoser

Til sidst udarbejder modellen prognoser. Disse kan spænde fra de forventede månedlige lønudgifter til det optimale antal medarbejdere, der skal ansættes i en bestemt periode. Det er som at have en finansanalytiker, der arbejder døgnet rundt, løbende indlæser nye data og finjusterer sine prognoser.

7. Beslutningsstøtte

Ud over blot at levere rapporter indeholder værktøjer til prædiktiv analyse ofte funktioner, der understøtter beslutningstagning, såsom konfidensintervaller for deres forudsigelser. Disse kan være afgørende for at hjælpe økonomidirektører med at træffe velinformerede valg.

Ved at bruge prædiktiv analyse i lønadministrationen automatiserer du ikke bare en opgave. Du omdanner den til en strategisk funktion, der kan levere handlingsorienteret indsigt, optimere din arbejdsstyrke og reducere omkostningerne. De prædiktive funktioner gør det muligt at forudse ændringer i stedet for blot at reagere på dem, så du er et skridt foran i din økonomiske planlægning.

AI's aktuelle resultater inden for lønadministration

Allerede nu rapporterer virksomheder om betydelige gevinster ved implementering af AI i lønløsninger.

Klassificering og compliance

Virksomheder som ADP og Gusto har integreret AI for at hjælpe med at klassificere medarbejdere korrekt og dermed sikre overholdelse af skatte- og lovgivningskrav.

Datadrevet beslutningstagning

AI's evne til at analysere store datamængder har gjort den til et vigtigt værktøj i lønstrategien, hvilket hjælper virksomheder med effektivt at afstemme løn med præstationsmålinger.

Omkostningsbesparelser

Virksomheder rapporterer om en reduktion på op til 20% i lønomkostninger gennem anbefalinger om optimal bemanding og rettidige compliancekontroller takket være AI.

Fremtiden for AI i lønadministrationen

Fremover bevæger vi os ind i en verden, hvor AI ikke blot vil være et tilbehør, men en central komponent i lønsystemer, der helt eliminerer menneskelige fejl og ineffektivitet.

Fuldt automatiseret lønadministration

Det er ikke ønsketænkning; i den nærmeste fremtid bør AI kunne håndtere hele lønprocessen, fra dataindsamling til udbetaling af midler. Den vil blive programmeret til at være tæt afstemt med din lønstrategi og foretage justeringer i realtid baseret på et utal af interne og eksterne faktorer.

Revisioner i realtid

AI vil løbende revidere dit lønsystem for at sikre, at hver eneste øre er medregnet, og straks markere uoverensstemmelser til menneskelig gennemgang.

Forestil dig det: at kunne lægge timesedlerne til side og i stedet fokusere på din rolle som Strategisk CFO.

Medarbejderoplevelse

Tiden med standardløsninger er forbi. AI vil gøre det muligt at tilbyde meget personligt tilpassede løn- og personalegodemodeller, der er designet til at tiltrække og fastholde de bedste talenter.

1. Udarbejd din lønstrategi som et retningsgivende manifest.
2. Træn AI i din strategi.
3. Lad AI brainstorme idéer, der vil vinde kandidaternes gunst, ved at bruge din lønstrategi & markedsoplysninger i realtid som input.
4. Træf den endelige beslutning om, hvilke idéer du vil føre ud i livet.

Kom foran udviklingen

Når det kommer til at fremtidssikre din lønadministration, er AI ikke bare "rart at have" – det bliver i stigende grad en "nødvendighed". Så hvis du stadig er afhængig af manuel dataindtastning og endnu ikke udnytter anvendelsesmulighederne for AI i din lønafdeling, er det tid til at træffe strategiske beslutninger … og det skal gå hurtigt.

Hvis du vil have flere eksperttips (og bekendelser) til at drive et effektivt økonomiteam i en teknologivirksomhed, så tilmeld dig The CFO Clubs nyhedsbrev i dag.